讲真，发制品检测真人发，鉴别方法选对很重要

2023-03-15 | 新闻资讯 作者：小编

发制品检测一般根据原材料分类，可分为化纤发、动物毛发和真人发。由于发制品材质的不同决定了其品质、价格及穿戴性能，其中人发的价格最为昂贵，动物毛发次之，化纤发最为便宜。材质分类不同决定了价格的多少，所谓天下攘攘，皆为利往，昂贵的人发价格也造就了市场存在着一批“以次充好”的不良发制品。因此真人发鉴别在发制品检测中就显得尤为必要，尤其是对采购商来说，货真价实的意义不言而喻。

真人发制品


目前来讲，针对发制品材质检测存在一些难点，并且现有的纺织品标准对人发和动物毛发部分的检测方法有所欠缺。虽然在国标 GB/T 23170-2019 《发制品假发头套及头饰》中 5.2.12 规定了人发含量检测，应该按照 FZ/T 01057 和 GB /T 2910 两个纺织品的纤维含量测试的标准执行，但是发制品在制作过程中可能会经过酸化等处理，破坏了鳞片层结构，从而无法依据纺织品标准进行检测对人发进行鉴别。只能说，这两项标准给出的方法对化纤部分较为有效，但对于人发和动物毛发部分的检测有所欠缺。

 

现代科技技术来讲，化学分析和技术鉴别方法是确定发制品真伪的主要手段之一，常用的方法如下：

1.近红外光谱法：利用红外光谱仪对样品进行分析，得到其红外光谱图谱，从而判断其成分。不同原料的红外光谱图谱有明显区别，可以通过比对来确定发制品的真伪。

2.气相色谱-质谱联用法：该方法将气相色谱和质谱结合起来使用，能够快速准确地检测出发制品中的有机物成分，同时也能够检测出添加剂等非原料成分。

3.X射线荧光光谱法：该方法可用于检测金属元素的含量及其组成比例，对于发制品中掺杂的金属颜料等成分十分敏感。

4.毛发纤维形态学分析：通过显微镜等工具观察毛发纤维的形态特征，如断面形状、纹理、鳞片等来进行鉴别。

5.相似度匹配值和合格性指数：利用光谱技术对发制品进行测试，计算出其相似度匹配值和合格性指数，从而判断其真伪。

 

需要注意的是，每种方法都有其适用范围和局限性，鉴别发制品真伪需要综合运用多种方法进行分析，以提高准确率。在以上方法中，近红外光谱定性分析方法是通过近红外光谱仪获取样品的光谱信息后，使用现代化学计量学方法建立样品光谱与样品性质之间的相互关系，从而实现利用近红外光谱信息对样品进行定性分析。该方法在食品、药物、化妆品、环境等领域，在质量控制和溯源等方面也都有广泛应用，因为它不仅快速、简便，还可以避免传统分析方法中存在的一些复杂性和不可靠性问题。


近红外光谱仪


在此，我们建议选择近红外光谱定性分析方法对真人毛发进行鉴别。理由是在该方法简便快捷，原理就是收集一组已知种类的样品，并使用近红外光谱仪获取它们的光谱数据。然后，利用一些预处理技术对光谱数据进行处理，以减少背景干扰和噪声等因素的影响，并提取出有价值的特征信息。接着，使用聚类或分类算法对处理后的光谱数据进行建模，从而将不同种类的样品分别分配到其所属的类别中。最后，将未知样品的光谱数据输入到该模型中，通过比较未知样品与已知样品在多维变量空间中的位置来确定其所属的类别。

 

需要注意的是，为了确保分析的准确性，必须采用相同的实验条件和预处理方法来处理建模集和测试集的样品。此外，建议选择多个不同的预处理技术和建模算法来构建模型，并通过交叉验证和外部验证等方法评估模型的性能和稳定性。这样可以更好地应对数据质量、复杂性和泛化能力等问题，提高分析的准确性和可靠性。

 

通过原理分析，我们可以了解到，鉴别方法大致就是建立毛发纤维近红外定性模型和人发近红外定性模型（人发和动物毛发判别模型），先通过毛发纤维近红外定性模型初步确定待测样品是否属于毛发纤维，再通过人发和动物毛发判别模型，进一步确定待测样品是否属于人发。通过两个模型的使用来大大降低模型应用过程中化纤发对判别结果的影响。

 

通常建立近红外光谱定性模型可分为 4 个阶段。

1）收集代表性样品：在此阶段中，收集的样品数量应足够多，以代表样品群体的广泛变化范围，并且所有样品都应该被准确地标识。此外，需要收集每个样品的近红外光谱数据，以用于后续建模过程。

 

2）确定建模方法：在此阶段中，需要选择合适的建模方法、预处理方法和特征变量（建模波段）。不同的建模方法、预处理方法和特征变量可能会影响模型的精度和可靠性。因此，在选择之前需要深入了解每种方法的优缺点，并根据数据集的特点选择最佳组合。

 

3）评价模型：在此阶段中，需要对模型进行验证，以评估其性能和可靠性。需要使用验证样品进行测试，并计算模型的分类准确率和其他性能指标。如果模型无法满足要求，则需要重新调整建模方法、预处理方法和特征变量。

 

4）使用模型：在此阶段中，将训练好的模型用于未知样品的测试。需要输入未知样品的近红外光谱数据，然后使用模型进行预测并输出相应的分类结果。

 

总体而言，建立近红外定性模型需要严格按照上述步骤进行，以确保模型的准确性和可靠性。同时，需要注意到建立模型的复杂性和时间成本，以便在实践中能够高效地实施。

 

我们利用傅立叶变换近红外光谱仪扫描，发现化纤发与人发和动物毛发的光谱有明显差异，可以用此建立定性模型区分毛发纤维与化纤发。只需少量化纤发进行验证，且建模样品较少。通过待测样品的光谱与建模光谱的相似度进行判定，当相似度达到一定程度即可判定为毛发纤维。另外，建模时需要考虑样品的来源、处理方式等因素对光谱的影响，以避免干扰和误判。此外，定性模型只能进行二分类判别，无法对不同种类的化纤发进行区分，如果需要进行更为精细的识别和鉴定，还需要使用定量模型或结合其他技术手段进行完整的分析。

图1 

如图1所示，人发与动物毛发的近红外图谱非常相似，没有明显的区别；


图2 

如图2所示各种化纤发之间的光谱有差异比较明显的波段，并且与人发与动物毛发图谱也有明显的差异。

 

综上所述，毛发纤维定性模型可采用相似度匹配法和合格性测试法，人发定性模型可采用PCA-DA法和PLS-DA法。预处理方法包括标准正态变换、均值化中心、一阶导数和二阶导数等。建模波段应选择在6500-4000cm-1范围内。预处理方法和建模波段的选择因情况而异，只要建立的模型符合要求即可。

人发

值得一提的是，关于人发的近红外法鉴别标准，国内有团体标准T/CNTAC 112-2022《发制品 假发发丝鉴别方法 近红外光谱法》不过该标准也存在混合发无法准确判定的问题，而本文建议的两种方法建立在毛发纤维的定性模型，提供了更好的判别效果，尤其是人发与动物毛发PLS-DA模型，可以排除混合发的干扰，有效鉴别出人发或非人发。近红外光谱定性分析方法对假发行业及相关领域具有重要意义，可以为采购方提供准确和可信的鉴别结果，防范欺诈行为。同时，该方法建立了科学合理的定性模型建立方法，对其他类似领域的研究也具有借鉴意义。

 


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